月份: 2020 年 12 月

人工智慧面試官你遇過嗎?有了他就不用擔心受外貌影響啦!!(上)

人工智慧除了帶來生活上的便利以外~對求職也有幫助?!快一起來看看這次的文章吧!!(上)

面試想取巧過關？人工智慧：母湯！

「面試」是大部分人在生命中必經的關卡，關於面試技巧的教材多如繁星，內容不外乎是「面試怎麼穿著打扮」、「怎麼給面試官留下最佳印象」等等。也有不少教材是「教你觀察面試官喜好」，先了解面試官的喜好，就能對症下藥、投其所好。

但，未來可能無法再依靠這招完勝面試了！為了避免面試官因為喜好、偏見甚至歧視等個人原因而無法做出公平判斷，瑞典一家新創公司開發出最「鐵面無私」的面試官── AI （人工智慧）面試機器人 Tengai。

「鐵面無私辨忠奸」　避免歧視風險的人工智慧面試官

Furhat Robotics 是位於瑞典斯德哥爾摩的一家新創公司，他們與瑞典最大招聘公司之一 TNG 合作，於 2019 年推出了全球第一個人工智慧面試機器人「Tengai」。

Tengai 的外觀是人類的頭部，高約 41 公分，放置於桌上時，正好能跟大部分的求職者對上視線。Tengai 可以模仿細微的人類表情，透過鏡頭和麥克風與求職者互動。Tengai 臉部的顯示螢幕會根據說話內容同步對應嘴型，分析求職者所說的話，再適當地給予回應，不會讓求職者感到延遲或奇怪。

面試一開始時，Tengai 會輕輕眨眼、露出微笑，跟求職者說：「你曾被機器人面試過嗎？」

▲ 面試機器人 Tengai。圖片來源：Furhat Robotic 官網

Furhat Robotics 與 TNG 聯手打造面試機器人，目的是消除面試官於面試過程的潛意識中的偏見──諸如性別、種族、長相、穿著、口音等等。

TNG 的首席創新官艾琳表示：「只要 7 秒，面試官對求職者的第一印象就會定型；而大約 5 到 15 分鐘面試官可以做出要不要錄用的決定。啟用機器人，是希望能避免因偏見對一個人的能力做出假設。」

艾琳接著舉例：「如果我擔任面試官，在面試開始前我問一個應試者：『你打高爾夫球嗎？』如果他說：『是的，我喜歡打高爾夫球』，我可能就會對他產生好印象，因為我也喜歡打高爾夫球。」

▲ 面試機器人 Tengai。圖片來源：Furhat Robotic 官網

面試官可能會為志趣相投的應徵者加分，但機器人可不會跟求職者閒聊。Tengai 會以更固定的順序提出問題，無論面對什麼對象、得到什麼回應，都會保持相同的態度回應，艾琳認為，這些都有助於為求職者創造更公平客觀的面試環境。

不過 Tengai 並不能全權決定要錄取誰，在面試結束後，Tengai 會把面試者的回答轉為文字，以供人類主管、人力資源參考，再確定哪些人進入下一輪面試。

既然人類被認為無法避免偏見，那機器人的表現如何呢？下篇請點人工智慧面試官你遇過嗎?有了他就不用擔心受外貌影響啦!!(下)

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本系列文章為【秀程式設計也能交女友！工程師專屬交友App：VSinder 】的下篇，請點專為程式設計師設計的交友APP你聽過嗎?(上)看上篇閱讀了解 VSinder 是如何誕生的、能支援哪些程式語言吧！

上傳最得意的程式設計，吸引志同道合的另一半！

基本資料都選填好後，接著就是重頭戲了──上傳一段你最滿意、最自豪的程式設計！

▲ VSinder，重要的不是外貌，而是你寫的 code｜Source：Ben Awad 影片截圖

在 Code Pics 一欄可以上傳你最得意的作品，畢竟就算使用同一種程式語言，無論是Python還是Java甚麼的,能力也有高下之分，coding 能力才是工程師真正的臉面啊！

曬出自己最棒的一面，同時也能吸引到彼此欣賞的人，透過左右滑動來開啟一段與另一位工程師的緣分，聽起來也是十分浪漫呢。

如果有想要深入對談的對象，可以按下「愛心」，並期待對方也按下愛心；按「X」就會換下一位，也有檢舉不當濫用的選項——其實介面和 Tinder 的設計沒有太大的區別，只是用能直接了解一個人「內在美」的程式設計碼取代了修圖後的美照。如此一來，想必更能讓你找到適合的那個人，畢竟美麗的皮囊千篇一律、有趣的靈魂萬中挑一啊！

3天下載次數破萬程式設計交友正夯

VSinder 一上線，就快速贏得程式設計師們的熱烈回應，在 GitHub 上有超過 1500 個收藏，3 天的下載量就快要一萬次。

這個平台的發想其實相當有新意，讓擁有共同專業的人們相互認識，雙方有足以開啟話題的相似之處。有共同的專業，也代表有類似的生活型態，聊天就不怕冷場了！

伴侶可以了解自己的專業，甚至能相互勉勵、彼此學習，一起攜手進步，也是相當美好的事情。當然後續可以相伴多遠、走多久就是各自的緣分了，不過有這樣的一個平台，還是讓許多程式設計師感到驚喜。

這款新奇的交友軟體，使用過的網友留下評論道：「這個 app 不僅可以過濾出有共同點的人，還能以幽默的方式表達自己的怪癖和智慧，太棒了！」、「雖然沒有找到另一半，但我在這個app上渡過了快樂的時光。幹得好」、「希望能找到我未來的妻子」。

但也有網友大喊：「這個平台上都是男的啊！」

▲ 雖然 VSinder 大受好評，但仍有網友抱怨上面的用戶都是男性

有一則評論表示，他滑了半個小時，都沒有遇到一個單身女工程師……。只能說，雖然 VSinder 提出了一個新興的想法，也付諸實踐，努力讓工程師們可以彼此相遇，但這個產業相距頗大的性別比例，也是一個 app 無法改變的啊！

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▲ 交友 APP 示意圖｜Photo by Markus Winkler / Unsplash

不需露臉，秀程式設計就好！工程師專屬交友軟體 VSinder

伴隨科技的快速發展，都會男女們的交友早已不侷限於現實，許多工作忙碌、生活圈有限的上班族都會使用交友軟體，在線上聊天、互動，最後發展到現實世界進一步「脫單」。

只是，包括全球最知名交友 APP「Tinder」在內，此類軟體都需要使用者上傳照片，外貌要足夠吸引人才有機會被「往右滑」、得以開始聊天；接著又需要在短時間內展露風趣幽默、能言善道的口才，讓人覺得很好聊……接連的關卡，實在是苦了一眾木訥的程式設計師們啊！

好家在，近來有一位美國工程師將程式碼編輯器「VS Code」改造成一款方便工程師一展長才的交友平台「VSinder」！

23歲程式設計者妙用VS Code打造工程師專屬交友App

VS Code 是 Microsoft 推出的一套整合式開發工具，支援 Windows、Linux 和 macOS 等系統，因其開源、持續開發、豐富的套件支援等等特性，被認為是最受程式設計者歡迎的開發環境之一。

近日，一位名叫 Ben Awad 的 23 歲開發者以其為基底，改造出一款讓程式設計師能在線上進行社交的平台「VSinder」。

▲ 開發者 Ben Awad 上傳影片介紹他開發的「VSCode Tinder」。

VSinder 以擴展的形式在 VS Code Marketplace 裡面上架，可供直接下載安裝，並支援使用 GitHub 帳號登入；除了電腦版之外，也在 Android 與 iOS 兩大平台上架，方便大家以用手機使用。

「VSinder」這個名稱是 VS Code、Tinder 組合而來，但與 Tinder 不同的是，在 VSinder 重要的並不是你的長相如何，而是你 coding 的能力！VSinder 支援的程式語言包含時下熱門的 Python、Java、Swift 之外，還有 Angular、C、C#、Cpp、Dart、Flutter、Go、Kotlin、React、Vue 等 13 種程式語言。

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除了年齡、性別，VSinder還可篩選Python、Java等13種程式語言的另一半！

當然，程式語言的世界也是十分廣闊的，想從茫茫人海中找出同樣跟自己一樣愛用 Python 的那個她？沒問題，VSinder 除了篩選性別、年齡、地點之外，也可以設定想找擅長哪種程式語言的對象。想學 Python？那就找個 Python 超強的另一半吧！

▲ VSinder 最大的特色就是可以用程式語言來篩選對象。｜Source：Ben Awad 影片截圖

將自己最得意的程式設計作品上傳，就能吸引到志同道合的另一半！但是仍有一個隱憂⋯⋯？請點專為程式設計師設計的交友APP你聽過嗎?(下)接續看下去！

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本系列文章為【生物學最大謎團被人工智慧破解！DeepMind 攻克「蛋白質折疊」奧秘】的下篇，請點著名人工智慧實驗室再度傳出好消息~輕鬆破解蛋白質謎題!!(上)看上篇閱讀了解。

人工智慧 AlphaFold 有望突破現有生物．醫學瓶頸

《MIT 科技評論》報導表示，DeepMind 未來希望能將 AlphaFold 投入疾病研究，如瘧疾、嗜睡病、利什曼病等，這些寄生蟲引發的疾病都牽涉到許多未知的蛋白質結構；亦有傳統方法難以辨別的蛋白質，用 AlphaFold 預測可能會特別有效，例如因不容易結晶而很難透過實驗來判斷的膜蛋白。

▲ DeepMind 的科學家與工程師的幕後故事，談論他們如何創建出 AlphaFold。

蛋白質可以成為催發化學反應的酵素、抗擊疾病的抗體或是胰島素等等，美國馬里蘭大學生物科學與生物技術研究所的約翰‧莫爾特博士（John Moult）表示：「蛋白質分子哪怕是微小的重新組合排列，都會對人們的健康產生災難性的影響。因此，要了解疾病和找到新治療手段就要研究蛋白質。」

若 AlphaFold 的預測精準度未來可以再升級，除了可以突破現階段的醫療瓶頸，也能讓人類更能應對新病毒、新疾病，亦能加快新藥開發時程。

AlphaFold 的不足與未來展望

AlphaFold 的確可以協助預測蛋白質折疊的結構，但想準確預測，仍然有諸多限制。

中央研究院生物醫學科學研究所研究員黃明經表示，人工智慧預測的是最終蛋白質摺疊的結果，和自然界蛋白質折疊的軌跡有差異。換句話說，AlphaFold 並不是因為理解過程而解碼這個問題，是靠電腦分析大量資料的技術；AlphaFold 雖然可以預測單一蛋白質結構，但仍無法精準預測較複雜的蛋白質複合體。

故即使 AlphaFold 在 CASP14 中表現驚人，但競賽中仍有約 1/3 的蛋白質是 AlphaFold 尚無法精準預測的。

得知蛋白質的結構只是第一步，目前人工智慧還未能準確地預測蛋白質摺疊後的功能，亦無法完全取代傳統的實驗方法，但可以協助科學家在複雜的實驗數據中縮小找尋結構的範圍，幫助解出困難的結構；AI 也可以學習到更多的結構、得到更準確的預測，所以 AI 和傳統方法是相輔相成的。

未來，有更多重要的問題等著人工智慧與人類一起攜手突破。

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因開發出橫掃棋壇的圍棋 AI「AlphaGo」而廣為世人所知的人工智慧實驗室 DeepMind 又傳出捷報──這次他們開發出名叫「AlphaFold」的 AI，解決了困擾生物學界超過 50 年的「蛋白質折疊」難題，以往要精確得知一個蛋白質的完整結構，需要數月、數年甚至數十年的實驗研究，而人工智慧只要花費幾小時就能完成。

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且由於蛋白質的結構影響它的功能，許多疾病又和蛋白質的功能有關，若能解決這個難題，就表示醫療領域可以再進一大步，未來人類將能更了解包括新型冠狀肺炎等疾病，亦能加速新藥物的開發。

蛋白質折疊：生物學最大謎團之一

胺基酸是構成蛋白質的基本單位，蛋白質是由一條氨基酸鏈摺疊成特定三維結構所構成，而蛋白質的功能就取決於這個三維結構，甚至被稱為「理解生命的密碼」。這半個世紀以來，科學家一直試圖掌握不同蛋白質的形狀，以期深入理解它們的作用及引起疾病的方式。然而因為氨基酸鏈摺疊的可能性太多，「蛋白質摺疊」（Protein folding）難題便成為生物學最重大的挑戰之一。

▲ DeepMind 上傳說明影片，解釋何謂「蛋白質折疊」。

自 1972 年，諾貝爾化學獎得主克里斯蒂安．安芬森（Christian Anfinsen）就表示：若要從胺基酸序列預測蛋白質架構，折疊的可能方式會多到無法估計；生物學家塞瑞斯．列文塔爾（Cyrus Levinthal）具體指出，蛋白質折疊有「10 的 300 次方」種可能方式，想靠人工計算來暴力破解，花費時間可能比宇宙存在的時間都長。

這也是為什麼 DeepMind 開發出可以預測蛋白質最終結構的 AlphaFold，會讓全世界震驚於 AI 的突破。

能預測蛋白質結構的 AI 系統「AlphaFold」

DeepMind 表示，AlphaFold 可以藉由胺基酸序列，快速且準確預測蛋白質的三維立體結構。

AlphaFold 的神經網路上添加了注意力機制（Attention Mechanism），並且用資料庫中 17 萬種已知蛋白質結構、6 千萬筆胺基酸序列來訓練，它分析目前已知蛋白質形狀後，就能預測其他蛋白質的形狀，前後只需要花費幾小時、甚至幾分鐘內的時間。

▲ AlphaFold 主要神經網絡模型架構。圖片來源：DeepMind 官網。

DeepMind 團隊表示，可以將蛋白質折疊看作一個「空間圖」（spatial graph），節點表示殘基（residue），邊緣將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互至關重要。

團隊使用深度學習的端對端（End-to-End）進行訓練，以理解空間圖的結構，並使用進化相關序列、多重序列比對（MSA）和氨基酸殘基的表示等方法來細空間圖。

已於 CASP 大賽中二次奪冠的 AlphaFold

從 1994 年起，John Moult 教授和 Krzysztof Fidelis 教授創立了蛋白質結構預測關鍵評估實驗（Critical Assessment of Structure Prediction，CASP）。CASP 的競賽模式為：主辦單位會選擇近期才經過實驗確認的蛋白質結構，讓參賽團隊測試自己的蛋白質結構預測方法，最後將預測結果與實驗數據進行比對。

因為嚴苛的評比規則，CASP 一直被稱為預測技術評估的「黃金標準」，CASP 也是期望能透過兩年一次的競賽，來廣邀各方投入相關研究，但都沒有找到成效顯著的方法。

直到 AlphaFold 於 2018 的 CASP13 亮相，首次參加國際比賽就已達到有史以來最高精準度，而且第二名的準確率與 AlphaFold 相差甚遠；並且，在近日舉辦的 CASP14 中，AlphaFold 更上一層樓，中位分數為 92.4（滿分100分），而在 AlphaFold 之前的參賽者，中位分數從未超過50。

「這是該研究領域激動人心的一刻。」DeepMind 聯合創始人兼執行長傑米斯‧哈薩比斯（Demis Hassabis）表示。「人工智慧今天已經足夠成熟強大，足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」

同時他也表示，DeepMind 可能要等到明年才能公開詳細實驗內容，團隊也正在準備相關論文，以適時提交給同行進行評審。

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工程師們不可不知的JavaScript小常識都在這!!

工程師們該知道的JavaScript歷史沿革一次幫大家整理好嘍!!還不知道的工程師們快往下看吧!!

JavaScript 與 Java 有關係嗎？JavaScript 的編年史

1992：ScripEase

一家稱作 Nombas 的公司開發嵌入式語言「Cmm」，後改名為「ScripEase」。之後出現可以嵌入在網頁的 CEnvi 版本

1995：從 LiveScript 改名為 JavaScript

Netscape (網景公司) 與昇陽科技聯手完成 Netscape Navigator 2.0 的腳本語言
「LiveScript」。之後因為「趕流行」而改名為「JavaScript」：因為當時網景公司與昇陽科技組成的開發聯盟為了讓這門語言搭上當時正夯的 Java 程式語言這個「熱詞」，因此臨時將 LiveScript 改名為 JavaScript，但這也成為日後大眾對這門語言有諸多誤解（如誤以為這門語言與 Java 有關）的原因之一。

1996：制定統一 JavaScript 標準

微軟在 IE 3.0 內發布「JScript」，是為 JavaScript 的複製版。此時有三種版本的 JavaScript，一為 Netscapt Navigator 3.0 中的 JavaScript「本尊」、IE 中的 JScript 與前述 Nombas CEnvi 中的 ScriptEase。同年 11 月，Netscape 決定將 JavaScript 提交給歐洲電腦製造商協會（ECMA）制定統一的 JavaScript 標準。

1997：發布第一版 ECMA-262

ECMA 發布 262 號標准文件（ECMA-262）的第一版，規定了瀏覽器腳本語言的標準，並將這種語言稱為「ECMAScript」（因為當時只有 Netscape 才能合法的使用「JavaScript」這個名字）。

2009：Node.js 讓 JavaScript 朝後端發展

CommonJS 規範讓 JavaScript 朝伺服器端發展。Node.js 就是遵循 CommonJS 規範，可以直接使用 Sockets API 建立各種網路服務程式。

現狀

多虧了 Node.js，讓原本只能應用在前端（瀏覽器端）的 JavaScript 現在也可以可應用在後端（伺服器端）。

JavaScript 有哪些特色？

可用任何編輯器開發
腳本不需要編譯，直接由 JavaScript 引擎「解釋（註：編輯一行就執行一行）」執行
靈活的「弱型別語言」：變數可被賦予不同資料類型的值。
強型別的語言遇到函式引數型別和實際叫用型別不合的情況，經常會直接出錯或編譯失敗；而弱型別的語言常常靈活地進行隱式轉換因應。
基於原型(Prototype-Based)的物件導向語言
可跨平台使用：Linux、Windows、MacOS、Android 等

不只是網頁開發：JavaScript 的應用

前端（瀏覽器端）的網頁互動效果
APP 開發
圖像使用者介面 (GUI)
2D 繪圖、3D 建模（如 Three.js）
網頁上實現虛擬實境（VR）與擴增實境（AR)
創建網頁伺服器、操作資料庫等後端操作

JavaScript 的開發環境

任何瀏覽器（IE、Google Chrome、Firefox、Safari、Opera 等）都自帶 JavaScript
APP 開發
如何建置 JavaScript 的開發環境
1. 瀏覽器端：自帶 JavaScript 解釋器，不需另外建置開發環境。
2. 伺服器端：至 Node.js 下載 Node.js 後，使用終端機（iOS) 或是命令提示字元（Windows）輸入「node -v」查看電腦上 Node.js 的版本已確認是否安裝。

今天的 JavaScript：熱門程式語言榜冠軍常客

根據 RedMonk 發表 2020 年第 3 季的熱門語言程式排名，儘管第二名 Python 之後的語言排行仍有變動之外，JavaScript 始終蟬聯冠軍寶座。有興趣可參考下列文章：

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RedMonk 2020 第三季程式語言排名：JavaScript 仍是冠軍、Python 首度把 Java 踢出前兩名外！

而 RedMonk 熱門程式語言排行榜是結合 GitHub 及 Stack Overflow 平台而綜合出的排名結果：GitHub 能反映程式語言實際被使用的狀況；而 Stack Overflow 則顯示程式語言的討論熱度。RedMonk 綜合以上兩者，歸納出排行，可作為未來程式語言趨勢的參考。

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別害怕重頭學習~前端工程師等你來轉職!!

想學習前端工程師課程卻擔心沒有相關背景嗎?快來看看親身實例怎麼說吧!!

測試工程師察覺現況，決定學習網頁前端

林先生大學時就讀電子工程學系，現在是一名網頁前端工程師，在公司負責網頁前端的切版及開發。

在轉職之前，林先生的工作是科技業的測試工程師，但當時公司所有的產線、設備基本上都在大陸，且公司也在管控出差的人員。林先生察覺到這樣下去，根本學不到實際的東西，因此埋下了轉職的念頭

當時因緣際會下接觸到達內教育的「前端工程師」課程，聽完說明後理解到：這是一份包含了從入門到進階應用、從前端到後端的一條龍式課程，非常的全面，於是就決定報名了。

非本科系的微痛學習歷程

畢竟不是本科系，從未接觸過網頁開發的林先生在學習過程中，感到壓力非常大。從基礎的網頁切版到學習 Javascript 框架，並獨自一人整合網頁前後端，完成專案。雖然過程中壓力非常大，且遇到非常多不會的問題，但是當把獨立完成的網頁呈現出來時，成就感不是言語能描述的。

前端工程師經驗滿一年

林先生轉職至今，已累積了超過一年的前端工程師經歷。他說：每天都會有新的技術需要學習、新的問題需要解決。「如何調整心態，並不斷精進能力，是當前需要解決的課題。但有著在達內這段學習的歷練，相信我很快便能夠克服。」

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人工智慧來當月老啦!!這次真能找到命中注定的那個他嗎?!

人工智慧這次當起月老來了!!找不到真命天子或真命天女嗎?一起來試試AI婚仲吧!!

少子高齡化！日政府擬投 20 億於人工智慧配對服務

▲ 日本是世界上生育率最低的國家之一，2019 年的日本出生率更是創下歷史新低。（source：Flickr）

去年（2019 年），據厚生勞動省的統計，在日本僅有 60 萬對新人結婚，對比 19 年前的 80 萬對少了 20 萬對；而出生的嬰兒數量跌破了 86.5 萬，創下歷史新低。

為解決少子化、高齡化等人口問題，日本政府研議將人工智慧導入「婚活（結婚活動）」服務，預計 2021 年度花 20 億日圓（約合新台幣 5.4 億）補助人工智慧（AI）技術的配對系統。

政府がＡＩ婚活を支援。
「人間では考えられない提案をするＡＩの仲人ぶりに驚かされます」
何ていうか、人間の主体性なんて自分が思っているほど確たるものではないということか🙄 pic.twitter.com/qrUGHjmJos

— Siam Cat_036 (@SiamCat3) December 8, 2020

人工智慧配對新人成功案例埼玉縣就有21對

據《讀賣新聞》報導，內閣府表示，目前約 25 個縣政府支援人民結婚活動（即「婚活」）服務，為想結婚的民眾提供配對服務。而配對的方式除了傳統的人為介紹年齡、學歷、收入等條件相符對象的方式外，還有人工智慧（AI）配對系統。

對於沒有找到符合學歷、收入等條件的民眾，人工智慧可基於個人輸入的興趣、價值觀，以及在系統內的搜尋偏好等內容進行運算出「可能會對自己有好感的的對象」。

AI婚活の注目が高まってるなー。といっても機械学習的なアプローチではないか。

埼玉県のAI婚活のベンダーさんどこだっけ… pic.twitter.com/40ja7t5R04

— おざけん｜AINOW編集長｜AIトレンドを発信｜日大大澤研PR ｜カメラマン｜バイトル (@ozaken_AI) December 8, 2020

目前引進此人工智慧配對系統的縣市已有十多個，包含埼玉縣、愛媛縣等。2018 年埼玉縣府就花了約 1500 萬日圓（約新台幣 412 萬元）整備人工智慧配對系統，2019 年度因縣府婚活服務促成的 38 對新人中，就有 21 對是透過人工智慧提案而配對成功的。

網友、學者不買單，嘆「不如優化社福制度、提高年輕人收入

儘管已有成功案例促使日本政府追加 AI 婚仲服務的預算，日本的網友大多數都不買單。Twitter 上就有網友反應與其讓 AI 來增加結婚率，還不如增加社會福利、優化醫療制度，民眾才能夠安心結婚、生育。

跟據《BBC》報導，日本天普大學的社會文化和醫學人類學家堀口佐知子（Sachiko Horiguchi）認為：比起補助人工智慧的婚活服務，政府還有更好的方法來提高出生率，例如幫助低工資的年輕人。

堀口博士指出：最近一份報告顯示較低的收入與日本年輕人失去了對親密關係的興趣，有一定的關係。「如果他們對約會失去興趣，即使配對了，也能是無效的。如果真的要依賴科技，讓 AI 機器人來做家事、或育兒等，可能更有效。」

分析師也指出：長期以來，日本缺乏對職業婦女的支持。日本社會期望女性做好本職工作的同時，也希望她們能承擔所有家務並撫養孩子。世界經濟論壇發佈的 2019 年性別平等報告中，日本在 153 個國家中排名第 121 名，比 2018 年下滑了 11 名。

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人工智慧也能設計食譜當大廚?!Sony做給你看!!

人工智慧現在連大廚的工作也要搶?!Sony推出AI美食計畫搶攻你的味蕾~這真有可能嗎?

Sony AI 將推出美食旗艦計畫讓人工智慧協助廚師優化食譜

▲ Sony AI 美食旗艦計畫的影片，中間穿插機器人模擬真人動作的片段

今年 (2020 年) 四月，Sony 推出了「Sony AI」部門，聚焦在遊戲、影像、感應等方面的人工智慧技術研發，並且在日本、美國、歐洲都設立辦公處。該組織在日本，美國和歐洲設有辦事處，並與 Sony 其他的業務部門合作。最近，Sony AI 在美食旗艦計畫 (Gastronomy Flagship Project) 中推出了第一個項目，旨在讓人工智慧來提升全球廚師的「創造力和技巧」。

▲ Sony AI 將推出美食旗艦計畫讓人工智慧協助廚師優化食譜

Sony 於 2018 年 4 月開始投資有烹飪應用程式的 AI，該公司的美國部門-美國 Sony 公司與卡內基·梅隆大學（Carnegie Mellon University）簽署了一項協議，致力於人工智慧和機器人技術研究。當時 Sony 表示：一開始會把研發重點放在優化食物的準備、烹飪與配送，因為機器人處理「複雜而多樣化的食物準備程序」所需的技術，往後可應用於更廣泛的行業領域。根據麥肯錫公司的分析，餐飲服務從業人員所執行的工作中，有自動化潛力的有 73%。

美食旗艦計畫包含了用於創建食譜的 AI 應用程式、可以幫助廚師烹飪的機器人、還有一個「社群共同創造」的計畫，將作為前兩項工作的基礎。

Sony AI 表示：為了要創建這個應用程式，將使用一系列的資料（包含配方與成分的資訊，如口味、香氣、風味、分子結構與營養等）來訓練他們獨家的 AI 演算法，能幫助「世界的頂級廚師」做調配、設計食譜與創建菜單。他們指出：對於人工智慧來說，創建食譜的挑戰性高，因為除了成分的無限排列組合之外，也要考量到地區、氣候、季節以及食物偏好等限制因素。「藉著這個應用程式，（我的目標）不僅僅是協助做菜，也包含對人類健康、環境永續的貢獻。」Sony AI 聲明。

從備料到上菜人工智慧一手包辦！

▲ Sony 官方的概念影片：讓人工智慧包辦從備料、烹飪到上菜的一條龍
服務會如何？

對於這個即將問世的烹調機器人，Sony 表示：它將藉由感應及機器學習的方式，協助從備料到上菜的整個烹飪過程。他們的目標是複製廚師的烹調手法，在某些情況下，AI 甚至能以自身的高精準度與效率，來超越現有廚師的技術。除此之外，還有開發可遠端操作的 AI 機器人，為偏遠地區的人提供餐點。

Sony AI 將透過在機器學習研究上「走在最前端」的大學、研究所、企業的合作夥伴關係，來支持這項計劃；另外還與食品相關領域的專家與創作者進行廣泛接觸、溝通，包含米其林三星餐廳 Azurmendi 的廚師長、François Chartier(侍酒師、廚師、作者以及香氛專家)等人，目的是應用這些知識、學問到人工智慧應用程式與機器人的開發中。

廚房中的人工智慧，台灣、瑞典早有先例

Sony 此次的 AI 美食旗艦計畫已經不是第一個將人工智慧帶到廚房裡的例子。過去台灣就有研發出能複製得獎咖啡師手法的 AI「iDrip」、還有第一次釀酒就奪兩大獎的瑞典人工智慧威士忌「AI:01 Intelligens」以及能分年齡 20、30、40、50 歲打造客製化啤酒的 AI 酒款「人生釀造 craft」！有興趣的讀者們不方點擊以下的連閱讀吧！

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